本课程以 Matrix 为主题,简明扼要地涵盖了工程师应该掌握的线性代数知识。 本课程中的数学以高中生的水平呈现,但建议学生在完成大学水平的单变量微积分课程(如 Coursera 提供的《工程师微积分》)后再学习本课程。 本课程不涉及导数或积分,但要求学生具备基本的数学成熟度。 尽管如此,欢迎任何有兴趣学习矩阵代数基础知识的人加入。 课程由 38 个简明的讲座视频组成,每个视频后都有几个问题需要解决。在每个主要主题之后,都有一个简短的练习测验。 问题和练习测验的解答可在教师提供的讲义中找到。 课程为期四周,每周结束时都有一次评估测验。 从链接 https://www.math.hkust.edu.hk/~machas/matrix-algebra-for-engineers.pdf 下载讲义,并从链接 https://youtu.be/IZcyZHomFQc 观看宣传视频。


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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
矩阵是数字、符号或表达式按行和列排列的矩形阵列。 我们将定义矩阵并演示如何对它们进行加法和乘法运算,定义一些特殊的矩阵,如同一矩阵和零矩阵,学习矩阵的转置和逆变换,并讨论正交矩阵和置换矩阵。
涵盖的内容
10个视频26篇阅读材料5个作业
线性方程组可以用矩阵形式写出,并可以用高斯消元法求解。我们将学习如何将矩阵转化为缩减行梯形,从而计算矩阵逆。我们还将学习如何求矩阵的 LU 分解,以及如何利用该分解有效求解右边不断变化的线性方程组。
涵盖的内容
7个视频6篇阅读材料3个作业
向量空间由一组向量和一组标量组成,在向量加法和标量乘法下是封闭的,并且满足通常的算术规则。 我们学习线性代数的一些词汇和短语,如线性独立性、跨度、基和维。 我们还将学习矩阵的四个基本子空间、格拉姆-施密特过程、正交投影,以及为拟合噪声数据而画直线的最小二乘问题的矩阵表述。
涵盖的内容
13个视频14篇阅读材料5个作业
矩阵的特征向量是一个非零列向量,与矩阵相乘时只乘以一个标量(称为特征值)。我们将学习特征值问题以及如何使用行列式求矩阵的特征值。我们将学习如何使用拉普拉斯展开式、莱布尼兹公式以及行或列消元法计算行列式。我们还将学习如何利用矩阵的特征值和特征向量将矩阵对角化,以及如何利用对角化轻松计算矩阵的幂级数。
涵盖的内容
13个视频20篇阅读材料4个作业
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学生评论
4,584 条评论
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已于 Apr 16, 2022审阅
I found the explanations of prof Chesnoff very simple and informative. I understood much better the concepts of eigenvalues and vector spaces after chesnoffs' explanations!!!Thanks
已于 Aug 4, 2021审阅
This is a carefully sequenced, content-rich introduction to Matrices; beware skimming over details: eg. the use of matrix formalism to solve the least squares problem is little short of magic.
已于 Aug 20, 2020审阅
Great videos. The examples were very helpful. I did not come from a huge math background and I was still able to understand the course and do all the problems. Thank you very much.
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